Proposta metodológica para projeto de redes hidrométricas: parte I- espacialização não tendenciosa dos dados hidrológicos

Abstract

Neste estudo a aplicação da primeira parte da proposta metodológica para projeto de redes hidrométricas teve, por objetivo, a espacialização não tendenciosa dos dados hidrométricos das redes fluviométrica e pluviométrica existentes na bacia hidrográfica do rio Doce (BHRD) a partir da análise estatística descritiva e da análise geoestatística. Utilizaram-se, neste estudo, as variáveis vazão específica mínima média de sete dias consecutivos e período de retorno de 10 anos (q7,10) além da precipitação total do semestre mais seco (Pss). Observou-se, aplicando a metodologia desenvolvida que, de forma geral, os valores de q7,10 na BHRD diminuem de oeste para leste com variação de 0,51 a 8,47 L s-1 km-2 enquanto a variável Pss apresentou maiores valores na região de cabeceira do rio Piranga e no baixo Doce e valores mínimos na região central da bacia com variação de 147 a 243 mm. A aplicação da metodologia proposta permitiu a espacialização não tendenciosa das variáveis em estudo na BHRD, possibilitando estimar dados em regiões não monitoradas e com menor incerteza.In this study, the implementation of the first part of the proposed methodolgy for hydrometric network design aimed to the unbiased spatialization of hydrometric data of fluviometric and rainfall networks existing in the Doce river basin (DRB), from the descriptive statistical analysis and geostatistical analysis. Average minimum specific flow of seven consecutive days and return period of 10 years - q7,10 and total precipitation of half dry - Pss variables were used in this study. Applying the developed methodology it was observed that the values of q7,10 in DRB, in general, decrease from west to east, ranging from 0.51 to 8.47 L s-1 km-2. The variable Pss showed higher values in the region of the head waters and low course of DRB and minimum values in the central region, ranging from 147 to 243 mm. The proposed methodology allow a unbiased spatialization of study variables in DRB, allowing to estimate data in areas not monitored with lower uncertainty.